尹 令，洪添胜，刘迎湖，刘财兴

(1．华南农业大学信息学院，广州510642;2．华南农业大学工程学院，广州510642;3．华南农业大学理学院，广州510642)

家禽和乳牛生产是人类食物供应链的两个重要来源，因此加强动物的监控管理，保障动物健康，对提高动物产量非常重要[1]。而对动物的监控包括两个主要的目标:动物健康监控和动物行为研究。国外已经展开应用无线传感器网络对奶牛进行监控的研究。澳大利亚CSIRO研究人员通过传感器采集奶牛位置、体温、三轴运动加速度、速度和三轴磁场强度值，应用多个信息采用阈值来分类动物行为特征[2-3]。加拿大研究人员用视频记录奶牛的行为，再分类奶牛站立、躺着、摇头等行为频率，以此研究畜栏的地板和拴系方式如何提高奶牛舒适度[4]。美国研究人员应用加速度传感器监测分类奶牛躺、站立、走动等行为从而判断奶牛是否生病[5]。芬兰科学家提出用支持向量机分类模型识别奶牛的站立、躺、反刍、进食、正常走和跛脚走等行为[6]。日本研究人员对奶牛的三轴加速度传感数据做统计阈值分类来识别奶牛的吃草，反刍和休息的行为，从而判断动物的精神和身体状况[7]。现有研究多数采用阈值和统计的方法来分类奶牛行为，这样形成的模型简单，但没有充分考虑到奶牛的个体差异性，不具备自学习调整功能。唯有文献[6]运用支持向量机来建立模型，然而其分类目标是为了判断奶牛是否跛脚，分类的行为和输入数据与奶牛发情鉴定均有不同。……